CUDAIntro

5/21 並列処理(2/2)

例えば、ここにあるフォーループのように、4つの配列データの加算を行うことを考えます。 プログラムの通り、フォーループを逐次に実行すると、 4回の演算を順番にすることになります。 しかし、演算をするコンピュータが4個あれば、この演算を同時にすることができ、 4倍の高速化が達成されます。GPUでは、数百から数千のコアが内蔵されているので、数百から数千の演算が同時に行うことができます。ただし、ＧＰＵの1個のコアはＣＰＵよりも性能が低いので、単純に数百倍も速くなるわけではありませんが、並列化の効果により、一定の高性能化は達成できます。 そこで、どのように計算をＧＰＵ上のコアに割り当てるか、ということが大きな問題です。この部分はクーダを用いて簡単に実現できます。また、ＧＰＵとＣＰＵは物理的に異なるメモリを利用するので、そのメモリ間のデータ移動をどうするかも問題です。これも、クーダが用意している関数で簡単に実現できます。